Analytics

Expected Threat (xT): Måling av ballprogresjon bedre enn tradisjonell statistikk

10. desember 2024
11 min lesing
#xT #Analytics

Tradisjonelle metrikker som pasninger, driblinger og skudd forteller ikke hele historien. Expected Threat (xT) måler noe langt viktigere: hvor mye en handling øker lagets sannsynlighet for å score. Her er hvordan xT revolusjonerer spillerevaluering.

Problemet med tradisjonell statistikk

Når vi evaluerer spillere, bruker vi ofte enkle tall: antall pasninger, pasningsprosent, antall driblinger, skudd på mål. Men disse metrikkene ignorerer kontekst. En baklengs pasning til keeper teller like mye som en gjennombruddspasning. En dribbling ved midtlinjen vurderes likt som en dribbling i motstanderens sekstenmeter.

Expected Threat (xT) løser dette ved å kvantifisere verdien av hver handling basert på hvor mye nærmere mål laget kommer. Det måler ikke bare hva som skjedde, men hvor verdifullt det var.

Hva er Expected Threat (xT)?

xT er en metrikk utviklet av Karun Singh (2018) som deler fotballbanen inn i 192 soner (12 lange x 16 brede). Hver sone får en xT-verdi basert på historiske data: hvor ofte fører ballinnehav i denne sonen til mål innen de neste 4-5 pasningene?

xT-verdier for ulike baneområder

0.008
Egen defensiv tredjedel
Veldig lav trussel
0.035
Midtbane / oppbyggingssone
Moderat trussel
0.089
Motstanderens sekstenmeter
Høyest trussel

En pasning eller dribbling som flytter ballen fra 0.035 til 0.089 genererer +0.054 xT – høy verdi handling

Når en spiller gjør en handling (pasning, dribbling, eller skudd), måler xT differansen mellom sonene: xT etter handling minus xT før handling. Dette gir oss et objektivt mål på hvor mye verdien økte eller sank.

Hvordan xT beregnes: Praktisk eksempel

Scenario: Kevin De Bruyne mottar ball

  • Start: De Bruyne mottar på høyre halvrom, 35m fra mål → xT-verdi 0.041
  • Handling: Han spiller diagonal pasning til Erling Haaland i sekstenmeter → xT-verdi 0.092
  • Resultat: De Bruyne's xT for denne pasningen = 0.092 - 0.041 = +0.051 xT

Over en hel sesong akkumuleres disse handlingene. En spiller med høy xT/90 er en som konsekvent flytter laget nærmere scoring – uavhengig av om de selv scorer, assisterer, eller gjør "usynlige" handlinger som ikke fanges opp av tradisjonell statistikk.

Hvorfor xT er bedre enn pasningsprosent og nøkkelpassinger

1
Pasningsprosent ignorerer kontekst

En spiller som har 95% passing men kun spiller sidelengs og baklengs bidrar lite. xT viser dette – deres xT-bidrag vil være nær null fordi de ikke flytter ballen framover.

Eksempel: Sammenligning av to midtbanespillere

Spiller A (Defensiv 6-er)
92% pasningsprosent
0.011 xT per 90
Spiller B (Progressiv 8-er)
78% pasningsprosent
0.089 xT per 90

Spiller B tar flere risker men skaper 8x mer trussel

2
Nøkkelpassinger kun teller den siste pasningen

En "key pass" defineres som pasning som fører direkte til skudd. Men hva med pasningen før? Den progressive dribblingen som skapte rom? xT fanger alt som flytter ballen framover.

Scenario: 4-pasnings angrep som ender i mål

Pass 1: GK til RB (+0.018 xT) – ingen key pass, men startet angrepet
Pass 2: RB til CM (+0.033 xT) – progressive pass, usynlig i stats
Pass 3: CM til LW (+0.047 xT) – viktigste pasning, ingen kreditt
Pass 4: LW til ST (+0.021 xT) – eneste pass som teller som key pass!

xT gir kreditt til alle som bidro til scoringssannsynligheten

3
Driblinger og carries får kreditt

Tradisjonelle stats teller "vellykket dribbling" men ignorerer verdi. En dribbling ved midtlinjen vs i motstanderens boks er ikke det samme. xT differensierer basert på hvor mye ballen progrederes.

Dribbling A
Fra kant ved midtlinje til kant ved 16-meter
+0.008 xT
Dribbling B
Fra halvrom 25m til halvrom 12m fra mål
+0.062 xT

Begge teller som "1 vellykket dribbling" i tradisjonell statistikk

xT-ledere i topp 5 ligaer (2023/24)

Spillere med høyest xT per 90 minutter representerer ulike posisjoner og spillestiler – noe som viser hvor allsidig metrikken er:

1. Cole Palmer (Chelsea)

Offensiv midtbane / ving

0.121
xT per 90

Palmer dominerer xT gjennom progressive carries fra halvrom inn i farlige posisjoner. Hans evne til å drive med ball under press genererer mer trussel enn noen annen spiller i Premier League.

2. Jamal Musiala (Bayern München)

Offensiv midtbane

0.118
xT per 90

Musiala kombinerer dribbling og passing i trange områder. Hans pre-scanning frequency (6,1 per touch) lar ham ta optimale beslutninger under press.

3. Vinícius Júnior (Real Madrid)

Venstrewing

0.114
xT per 90

Vini's eksplosive akselerasjon fra bred posisjon inn i halvrom/boks skaper ekstrem xT-verdi. 7,8 progressive carries per 90 er best i La Liga.

4. Kevin De Bruyne (Manchester City)

Sentral midtbane

0.109
xT per 90

KDB's gjennombruddspassinger fra halvrom inn i farlige posisjoner gir ekstremt høy xT. Hans 89% completion rate på 20-30m diagonale passes er unik.

5. Martin Ødegaard (Arsenal)

Offensiv midtbane

0.101
xT per 90

Ødegaard opererer primært i høyre halvrom og skaper trussel gjennom kombinasjon av carries, diagonale passes og "pockets" mellom linjer.

Innsikt: Posisjonell fordeling av xT

Alle topp-5 xT-spillere opererer primært i halvrommet eller som offensiv midtbane/ving. Dette bekrefter at de mest verdifulle handlingene skjer i disse sonene – akkurat som diskutert i "Half-Space Dominance"-artikkelen.

Interessant nok er ingen rene spissespillere i topp-10 for xT per 90. Dette er fordi spissene mottar i høyverdi-områder men har færre "progresjon"-muligheter enn midtbanespillere.

Hvordan scouts og trenere bruker xT

xT har blitt en standard del av moderne spillerevaluering. Her er konkrete bruksområder:

Scout hidden gems

Spillere med høy xT men lav profil i tradisjonell statistikk er undervurdert. Se etter høy xT per 90 kombinert med lav markedsverdi.

Eksempel: Nico Williams (Athletic Bilbao) hadde 0,092 xT/90 i 2022/23 men var verdsatt til kun €20M

Evaluere rolle-spesifikk verdi

Sammenlign spillere i samme posisjon. En 8-er med høyere xT enn konkurrenter bidrar mer til progresjon selv om assist-tallene er like.

Bruk: Identifiser om en spiller faktisk bidrar i sitt spesifikke system

Taktisk pasning-matching

Lag som spiller possesjon trenger spillere med høy xT. Lag som spiller direkte trenger mindre xT fra midtbanen (spissene genererer verdien).

Innsikt: xT viser om spilleren passer til ditt system

Ytelsesmonitorering over tid

Track xT per 90 gjennom sesongen. Fallende xT kan indikere tretthet, formtap, eller taktiske endringer som reduserer spillerens innflytelse.

Metode: Analyser 5-kamp rullerende gjennomsnitt for å identifisere trender

xT's begrensninger: Når metrikken feiler

xT er kraftig, men ikke perfekt. Her er situasjoner der metrikken gir misvisende konklusjoner:

1. Defensivt bidrag ignoreres

xT måler kun offensive handlinger. En defensive 6-er som bryter opp angrep og gjenvinner ball får ingen xT-kreditt selv om deres rolle er kritisk. Kombiner xT med defensive metrikker (tackles, interceptions, PPDA).

2. Ignorerer lagkontekst

En spiller på et dominerende lag får flere muligheter til høy-xT handlinger. Sammenlign spillere i lag med lik ballinnehav-profil for mer valid konklusjon.

3. Kvalitet på motstand ikke vektet

xT behandler alle progresive handlinger likt uavhengig av motstander. En carry mot City's press er ikke det samme som mot et Championship-lag. Juster for ligakvalitet når du sammenligner.

Konklusjon: xT som del av et analytisk rammeverk

Expected Threat revolusjonerer hvordan vi måler spillerverdi fordi det fanger progresjonsverdi – noe tradisjonell statistikk fullstendig misser. En spiller kan ha 0 mål og 0 assist men likevel være lagets mest verdifulle offensive bidragsyter hvis de konsekvent flytter ballen fra lav-trussel til høy-trussel områder.

Men xT er ikke en "silver bullet". Bruk det som del av et bredere analytisk rammeverk som inkluderer: xG (finishing), xA (siste pasning), defensive metrics (duels, interceptions), og fysiologiske data (sprint distance, pressing intensity). xT forteller deg hvem som flytter laget fremover – kombinert med andre metrikker får du hele bildet.

For scouts og analytikere

Når du evaluerer spillere, spør deg selv: "Hvor mye flytter denne spilleren laget nærmere mål?" xT kvantifiserer dette spørsmålet. Kombiner det med video-analyse for å forstå hvordan de skaper verdi – er det gjennom carries, pasninger, eller posisjoneringer?

xT avslører usynlige spillere som tradisjonell statistikk ignorerer. Disse er ofte Moneyball-muligheter.

Trenger du xT-basert spilleranalyse?

Jeg tilbyr skreddersydde analyser av spillere og lag med fokus på xT, xG, PPDA og andre avanserte metrikker for å identifisere undervurderte talenter.

Be om analyse